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这是我的学校项目。 它侧重于强化学习以进行个性化新闻推荐。 主要区别在于，它试图通过动态生成的项目嵌入来解决在线非政策学习。 我想使用SOTA算法创建一个库，以加强学习建议，并提供您喜欢的抽象级别。 :bar_chart: 这些功能可以总结为 根据您的决定进行抽象：您可以导入整个算法（例如DDPG）并将其告诉ddpg.learn（batch），可以分别导入网络和学习功能，为任务创建自定义加载程序，也可以自己定义所有内容。 示例不包含任何垃圾代码或变通办法：纯模型定义和算法本身在一个文件中。 我写了几篇文章解释其功能。 学习围绕支持ML20M等的顺序或框架环境构建。 Seq和Frame确定顺序数据的长度类型，seq是完全顺序动态大小（WIP），而帧只是静态帧。 状态表示模块具有多种方法。 对于顺序状态表示，可以使用LSTM / RNN / GRU（WIP） 使用Modin（Dask / Ray）并行数据加载和缓存 Pytorch 1.7支持Tensorboard可视化。 将来会添加新的数据集。 :books: 中篇文章 回购协议由两部分组成：库（./recnn）和游乐场（.

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MIL-LITE8.0中文说明书 一直在找这方面的资料，好不容易搞到一个，不知道有没有用！

QArchive QArchive是使libarchive现代化的跨平台C ++库，该库可帮助您提取和压缩libarchive支持的档案。 整个库本身经过精心设计，可与Qt事件循环完美配合，因此非常适合您的Qt项目。 我亲自创建了这个项目以提取.7z归档文件，以创建一个库，该库可以更新通过Qt Installer框架安装的Qt Apps，而无需使用Qt提供的更新程序工具，因为我讨厌使用子流程，而且我还想要内置的我的应用程序的更新程序，而Qt Installer Framework已提供的更新程序则无法实现。 特征 单线程和非阻塞API-使用Qt的事件循环。 （您可以选择在其他线程中运行） 易于使用的API-努力匹配Qt的样式。 循环API，不使用互斥锁-整个库是完全循环的，因此不使用互斥锁。（仅信号和插槽。） 喝Qt酷乐-以积极的方式。 用自己的眼睛见证它 #include <

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